Programa do Curso
Fundamentos do TinyML para Robótica
- Principais capacidades e limitações do TinyML
- Papel da IA na borda em sistemas autônomos
- Considerações de hardware para robôs móveis e drones
Hardware Embarcado e Interfaces de Sensores
- Microcontroladores e placas embarcadas para robótica
- Integração de câmeras, IMUs e sensores de proximidade
- Orçamento de energia e computação
Engenharia de Dados para Percepção Robótica
- Coleta e rotulação de dados para tarefas robóticas
- Técnicas de pré-processamento de sinais e imagens
- Estratégias de extração de características para dispositivos com restrições
Desenvolvimento e Otimização de Modelos
- Seleção de arquiteturas para percepção, detecção e classificação
- Pipelines de treinamento para ML embarcado
- Compressão de modelos, quantização e otimização de latência
Percepção Embarcada e Controle
- Execução de inferências em microcontroladores
- Fusão de saídas TinyML com algoritmos de controle
- Segurança e responsividade em tempo real
Aprimoramentos de Navegação Autônoma
- Navegação baseada em visão leve
- Detecção e evitamento de obstáculos
- Consciência ambiental sob restrições de recursos
Teste e Validação de Robôs Guiados por TinyML
- Ferramentas de simulação e abordagens de teste em campo
- Métricas de desempenho para autonomia embarcada
- Depuração e melhoria iterativa
Integração em Plataformas Robóticas
- Implantação de TinyML dentro de pipelines baseados em ROS
- Interface de modelos ML com controladores de motores
- Manutenção da confiabilidade em variações de hardware
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão de arquiteturas de sistemas robóticos
- Experiência com desenvolvimento embarcado
- Familiaridade com conceitos de aprendizado de máquina
Público-Alvo
- Engenheiros robóticos
- Pesquisadores de IA
- Desenvolvedores embarcados
Treinamento Corporativo Personalizado
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Testemunhos de Clientes (2)
Fornecimento dos materiais (máquina virtual) para iniciar imediatamente os exercícios e explicação do núcleo do ROS2. Por que as coisas funcionam de determinada maneira.
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Curso - Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
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seu conhecimento e utilização da IA para a Robótica no Futuro.
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Curso - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
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